if(!require(readxl)){install.packages("readxl")}; library(readxl) # Para leer archivos Excel
## Loading required package: readxl
if(!require(dplyr)){install.packages("dplyr")}; library(dplyr) # Manipulación
## Loading required package: dplyr
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
if(!require(chilemapas)){install.packages("chilemapas")}; library(chilemapas) # Mapa de Chile
## Loading required package: chilemapas
## Loading required package: sf
## Linking to GEOS 3.11.2, GDAL 3.8.2, PROJ 9.3.1; sf_use_s2() is TRUE
## La documentacion del paquete y ejemplos de uso se encuentran en https://pacha.dev/chilemapas/.
## Visita https://buymeacoffee.com/pacha/ si deseas donar para contribuir al desarrollo de este software.
if(!require(ggplot2)){install.packages("ggplot2")}; library(ggplot2) # Visualización
## Loading required package: ggplot2
if(!require(stringr)){install.packages("stringr")}; library(stringr) # Manipulación
## Loading required package: stringr
if(!require(stringi)){install.packages("stringi")}; library(stringi) # Manipulación
## Loading required package: stringi
if(!require(tools)){install.packages("tools")}; library(tools) # Manipulación
## Loading required package: tools
if(!require(gridExtra)){install.packages("gridExtra")}; library(gridExtra) # Visualización
## Loading required package: gridExtra
## 
## Attaching package: 'gridExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     combine
if(!require(cowplot)){install.packages("cowplot")}; library(cowplot) # Visualización
## Loading required package: cowplot
if(!require(rio)){install.packages("rio")}; library(rio) # Importar archivos desde GITHUB
## Loading required package: rio
if(!require(tidyr)){install.packages("tidyr")}; library(tidyr) # Manipulación
## Loading required package: tidyr
if(!require(plotly)){install.packages("plotly")}; library(plotly) # Visualización
## Loading required package: plotly
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:rio':
## 
##     export
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

Pull a GITHUB

dir.create("data", showWarnings = FALSE) #DATA
dir.create("output", showWarnings = FALSE) # RESULTADOS
dir.create("R", showWarnings = FALSE) # SCRIPT
dir.create("docs", showWarnings = FALSE) # Documentos

readme_content <- "# Análisis CASEN/SERVEL 2021
Análisis de la relación entre participación electoral y condiciones socioeconómicas en Chile.
por motivos de tamaño KB solo fue posible analizar servel y casen 2021.


## Estructura del Proyecto
- `data/`: Datos brutos de CASEN y SERVEL
- `output/`: Resultados y visualizaciones
- `R/`: Scripts de análisis
- `docs/`: Documentación adicional

## Equipo
- Ariel Álvarez
- Marcos González
- Arturo Zamorano"

writeLines(readme_content, "README.md")

# Crear los scripts principales de análisis
script_names <- c(
  "01_load_data.R",     # Para cargar los datos iniciales
  "02_clean_data.R",    # Para limpiar y preparar los datos
  "03_analysis.R",      # Para realizar los análisis principales
  "04_visualizations.R" # Para crear gráficos y visualizaciones
)

for(script in script_names) {
  file.path("R", script) %>% 
    file.create()
}

# Crear el contenido del script principal que configura el proyecto
load_data_content <- '# Configuración inicial del proyecto
if (!require("renv")) install.packages("renv")
renv::init()

# Instalar y cargar paquetes necesarios
packages <- c(
  "tidyverse",  # Para manipulación de datos
  "readxl",     # Para leer archivos Excel
  "sf",         # Para datos geográficos
  "here",       # Para manejo de rutas
  "DiagrammeR", # Para diagramas ER
  "usethis"     # Para configuración de Git
)

# Instalar paquetes faltantes

new_packages <- packages[!(packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(new_packages)) install.packages(new_packages)

# Cargar paquetes

lapply(packages, library, character.only = TRUE)

# Configurar Git
usethis::use_git()
'

writeLines(load_data_content, file.path("R", "01_load_data.R"))


gitignore_content <- ".Rproj.user
.Rhistory
.RData
.Ruserdata
*.Rproj"

writeLines(gitignore_content, ".gitignore")

Carga y procesamiento de datos electorales

Presidencial 2021

Carga datos de participación Presidencial 2021 primera vuelta

metropolitana_2021_1 <- import("https://github.com/Arielo2518/Taller_2_final/raw/main/data/Servel/metropolitana_2021_primeravuelta.xlsx")
datos_comunas1_2021 <- metropolitana_2021_1 %>% # Selección de variables de interés
  select(Distrito, Comuna, Local, Mesa, Inscritos, Votación) %>%
  group_by(Distrito, Comuna)

Datos agrupados por comuna y porcentaje de participación

datos_comunas1_2021_agrupado <- metropolitana_2021_1 %>% # Aquí generamos una variable nueva de % de participación
  select(Distrito, Comuna, Local, Mesa, Inscritos, Votación) %>%
  group_by(Distrito, Comuna) %>%
  summarize(
    Total_Inscritos = sum(as.numeric(Inscritos), na.rm = TRUE),
    Total_Votacion = sum(as.numeric(Votación), na.rm = TRUE)
  ) %>%
  mutate(Participacion_Porcentaje = round((Total_Votacion / Total_Inscritos) * 100, 1))
## `summarise()` has grouped output by 'Distrito'. You can override using the
## `.groups` argument.

Datos Limpios

eleccion_2021_primeravuelta <- datos_comunas1_2021_agrupado %>%
  rename(comuna = Comuna) %>%
  mutate(comuna = str_to_lower(comuna))

eleccion_2021_primeravuelta
## # A tibble: 52 × 5
## # Groups:   Distrito [7]
##    Distrito    comuna      Total_Inscritos Total_Votacion Participacion_Porcen…¹
##    <chr>       <chr>                 <dbl>          <dbl>                  <dbl>
##  1 Distrito 10 la granja            102187          45371                   44.4
##  2 Distrito 10 macul                100045          54600                   54.6
##  3 Distrito 10 providencia          170892          96543                   56.5
##  4 Distrito 10 san joaquin           80763          39445                   48.8
##  5 Distrito 10 santiago             339067         136398                   40.2
##  6 Distrito 10 ñuñoa                198985         123031                   61.8
##  7 Distrito 11 la reina              90939          56792                   62.5
##  8 Distrito 11 las condes           271386         171671                   63.3
##  9 Distrito 11 lo barnech…           84259          55042                   65.3
## 10 Distrito 11 peñalolen            190640          95956                   50.3
## # ℹ 42 more rows
## # ℹ abbreviated name: ¹​Participacion_Porcentaje

SEGUNDA VUELTA

Carga datos de participación Presidencial 2021 segunda vuelta

metropolitana_2021_2 <- import("https://github.com/Arielo2518/Taller_2_final/raw/main/data/Servel/metropolitana_2021_segundavuelta.xlsx")
datos_comunas2_2021 <- metropolitana_2021_2 %>%  # Selección de variables de interés
  select(Distrito, Comuna, Local, Mesa, Inscritos, Votación) %>%
  group_by(Distrito, Comuna)

Datos agrupados por comuna y porcentaje de participación

datos_comunas2_2021_agrupado <- metropolitana_2021_2 %>% # Aquí generamos una variable nueva de % de participación
  select(Distrito, Comuna, Local, Mesa, Inscritos, Votación) %>%
  group_by(Distrito, Comuna) %>%
  summarize(
    Total_Inscritos = sum(as.numeric(Inscritos), na.rm = TRUE),
    Total_Votacion = sum(as.numeric(Votación), na.rm = TRUE)
  ) %>%
   mutate(Participacion_Porcentaje = round((Total_Votacion / Total_Inscritos) * 100, 1))
## `summarise()` has grouped output by 'Distrito'. You can override using the
## `.groups` argument.

Datos limpios

eleccion_2021_segundavuelta <- datos_comunas2_2021_agrupado %>%
  rename(comuna = Comuna) %>%
  mutate(comuna = str_to_lower(comuna))
eleccion_2021_segundavuelta
## # A tibble: 52 × 5
## # Groups:   Distrito [7]
##    Distrito    comuna      Total_Inscritos Total_Votacion Participacion_Porcen…¹
##    <chr>       <chr>                 <dbl>          <dbl>                  <dbl>
##  1 Distrito 10 la granja            102187          55913                   54.7
##  2 Distrito 10 macul                100045          64016                   64  
##  3 Distrito 10 providencia          170892         104693                   61.3
##  4 Distrito 10 san joaquin           80763          48040                   59.5
##  5 Distrito 10 santiago             339067         158676                   46.8
##  6 Distrito 10 ñuñoa                198985         139003                   69.9
##  7 Distrito 11 la reina              90939          63597                   69.9
##  8 Distrito 11 las condes           271386         184227                   67.9
##  9 Distrito 11 lo barnech…           84259          59439                   70.5
## 10 Distrito 11 peñalolen            190640         115888                   60.8
## # ℹ 42 more rows
## # ℹ abbreviated name: ¹​Participacion_Porcentaje

Limpieza

remove(datos_comunas1_2021, datos_comunas2_2021, datos_comunas1_2021_agrupado, datos_comunas2_2021_agrupado, metropolitana_2021_1, metropolitana_2021_2, datos_comunas1_2021, datos_comunas2_2021) # Borramos BBDD que ya no ocuparemos

geolocalización

Primera vuelta

eleccion_2021_primeravuelta <- eleccion_2021_primeravuelta %>% # Transformamos la var a numerica
  mutate(Participacion_Porcentaje = as.numeric(Participacion_Porcentaje))

participacion_comuna <- eleccion_2021_primeravuelta %>% 
  filter(!is.na(Participacion_Porcentaje) & Participacion_Porcentaje >= 0) %>%  
  group_by(comuna) %>% 
  summarise(participacion_comuna = sum(Participacion_Porcentaje, na.rm = TRUE))

comunas_santiago <- mapa_comunas %>% #Desde chile mapas filtramos la RM
  filter(codigo_region == 13) %>% 
  left_join(
    codigos_territoriales %>% 
      select(matches("comuna"))
  ) %>%
  mutate(nombre_comuna = str_trim(tolower(nombre_comuna))) %>%  # Convertimos a minusculas para estandarizar
  left_join(participacion_comuna %>%
              mutate(comuna = str_trim(tolower(comuna))), by = c("nombre_comuna" = "comuna"))
## Joining with `by = join_by(codigo_comuna)`
paleta <- c("#DCA761", "#CFB567", "#BFBC71", "#9EA887", "#819897")

Gráfico_1 <- ggplot(comunas_santiago) + 
  geom_sf(aes(fill = participacion_comuna, geometry = geometry)) +
  scale_fill_gradientn(colours = rev(paleta), name = "Porcentaje participación") +
  labs(title = "Participación Electoral en 1era Vuelta 2021") +
   theme_minimal(base_size = 13) +
  theme(
    axis.title = element_blank(),  
    axis.text = element_blank(),   
    axis.ticks = element_blank(),  
    plot.title = element_text(hjust = 0.5)  
  )

Gráfico_1 <- ggplotly(Gráfico_1) # Gráfico interactivo

Gráfico_1

Segunda vuelta

eleccion_2021_segundavuelta <- eleccion_2021_segundavuelta %>% # Transformamos la var a numerica
  mutate(Participacion_Porcentaje = as.numeric(Participacion_Porcentaje))

participacion_comuna <- eleccion_2021_segundavuelta %>% 
  filter(!is.na(Participacion_Porcentaje) & Participacion_Porcentaje >= 0) %>%  
  group_by(comuna) %>% 
  summarise(participacion_comuna = sum(Participacion_Porcentaje, na.rm = TRUE))

comunas_santiago <- mapa_comunas %>% # Filtro desde Chile mapas
  filter(codigo_region == 13) %>% 
  left_join(
    codigos_territoriales %>% 
      select(matches("comuna"))
  ) %>%
  mutate(nombre_comuna = str_trim(tolower(nombre_comuna))) %>%   # Convertimos a minusculas para estandarizar
  left_join(participacion_comuna %>%
              mutate(comuna = str_trim(tolower(comuna))), by = c("nombre_comuna" = "comuna"))
## Joining with `by = join_by(codigo_comuna)`
paleta <- c("#DCA761", "#CFB567", "#BFBC71", "#9EA887", "#819897")

Gráfico_2 <- ggplot(comunas_santiago) + 
  geom_sf(aes(fill = participacion_comuna, geometry = geometry)) +
  scale_fill_gradientn(colours = rev(paleta), name = "Porcentaje participación") +
  labs(title = "Participación Electoral en 2da Vuelta 2021") +
 theme_minimal(base_size = 13) +
  theme(
    axis.title = element_blank(),  
    axis.text = element_blank(),   
    axis.ticks = element_blank(),  
    plot.title = element_text(hjust = 0.5) 
  )

Gráfico_2 <- ggplotly(Gráfico_2) # Gráfico interactivo


Gráfico_2

Gráficos Elecciones

# Gráfico 2021
Gráfico_3 <- plot_grid(
  Gráfico_1 + theme(legend.position = "none"),
  Gráfico_2 + theme(legend.position = "none"),
  align = "v",
  ncol = 2
)

# Usamos solo una leyenda dado que es la misma escala
leyenda <- get_legend(Gráfico_1)
## Warning in as_grob.default(plot): Cannot convert object of class
## plotlyhtmlwidget into a grob.
# Combinamos ambos gráficos
plot_grid(Gráfico_3, leyenda, ncol = 1, rel_heights = c(0.81, 0.5))

#################################################### ################### CASEN ######################### ###################################################

Etiquetar códigos de comunales de Casen a escritos

comuna_codes_rm <- c(
  "13101" = "SANTIAGO",
  "13102" = "CERRILLOS",
  "13103" = "CERRO NAVIA",
  "13104" = "CONCHALI",
  "13105" = "EL BOSQUE",
  "13106" = "ESTACION CENTRAL",
  "13107" = "HUECHURABA",
  "13108" = "INDEPENDENCIA",
  "13109" = "LA CISTERNA",
  "13110" = "LA FLORIDA",
  "13111" = "LA GRANJA",
  "13112" = "LA PINTANA",
  "13113" = "LA REINA",
  "13114" = "LAS CONDES",
  "13115" = "LO BARNECHEA",
  "13116" = "LO ESPEJO",
  "13117" = "LO PRADO",
  "13118" = "MACUL",
  "13119" = "MAIPU",
  "13120" = "NUNOA",
  "13121" = "PEDRO AGUIRRE CERDA",
  "13122" = "PENALOLEN",
  "13123" = "PROVIDENCIA",
  "13124" = "PUDAHUEL",
  "13125" = "QUILICURA",
  "13126" = "QUINTA NORMAL",
  "13127" = "RECOLETA",
  "13128" = "RENCA",
  "13129" = "SAN JOAQUIN",
  "13130" = "SAN MIGUEL",
  "13131" = "SAN RAMON",
  "13132" = "VITACURA",
  "13201" = "PUENTE ALTO",
  "13202" = "PIRQUE",
  "13203" = "SAN JOSE DE MAIPO",
  "13301" = "COLINA",
  "13302" = "LAMPA",
  "13303" = "TILTIL",
  "13401" = "SAN BERNARDO",
  "13402" = "BUIN",
  "13403" = "CALERA DE TANGO",
  "13404" = "PAINE",
  "13501" = "MELIPILLA",
  "13502" = "ALHUE",
  "13503" = "CURACAVI",
  "13504" = "MARIA PINTO",
  "13505" = "SAN PEDRO",
  "13601" = "TALAGANTE",
  "13602" = "EL MONTE",
  "13603" = "ISLA DE MAIPO",
  "13604" = "PADRE HURTADO",
  "13605" = "PENAFLOR"
)

comuna_codes_rm <- tibble::tibble(
  comuna = names(comuna_codes_rm),  # Extracción de los códigos de CASEN
  nombre_comuna = unname(comuna_codes_rm)  # Nombres
)

comuna_codes_rm <- comuna_codes_rm %>% # Los dejamos en minusculas para estandarizar 
  mutate(nombre_comuna = str_to_lower(nombre_comuna))

Union CASEN 2022 con comunas

#Casen 2022 en sus notas para la investigación comtepla que “no está diseñada para ser representativa a nivel provincial o comunal, por lo que la base principal de Casen ha sido publicada sin incluir las variables de identificación # de estas dos unidades territoriales” sin embargo, estas variables se han puesto a disposición de las y los investigadores en una base de datos complementaria porque unimos ambas bases para identificar valores comunales de CASEN.

casen_2021_rm <- import("https://github.com/Arielo2518/Taller_2_final/raw/main/data/CASEN/casen_2021_rm.xlsx")
casen_comunas_2021 <- import("https://github.com/Arielo2518/Taller_2_final/raw/main/data/CASEN/casen_comunas_2021.xlsx")
casen_2021_rm_actualizada <- casen_2021_rm %>%
  left_join(casen_comunas_2021, by = c("folio", "id_persona")) %>% #Las bases se unieron mediante folio e id persona
  group_by(folio) %>% 
    mutate_all(~ifelse(. %in% c(-88, -99, 97,98,99), NA, .)) # Eliminamos valores faltantes
## `mutate_all()` ignored the following grouping variables:
## • Column `folio`
## ℹ Use `mutate_at(df, vars(-group_cols()), myoperation)` to silence the message.
casen_2021_rm_actualizada                                
## # A tibble: 38,674 × 17
## # Groups:   folio [13,202]
##      folio id_persona region   nse  sexo  edad   e6a  ytoth ytotcorh   dau dautr
##      <dbl>      <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>    <dbl> <dbl> <dbl>
##  1  1.00e8          1     13     2     2    54    11 2.95e6  2945500     8     7
##  2  1.00e8          2     13     2     2    28    11 2.95e6  2945500     8     7
##  3  1.00e8          3     13     2     2    27    13 2.95e6  2945500     8     7
##  4  1.00e8          4     13     2     2    19    11 2.95e6  2945500     8     7
##  5  1.00e8          5     13     2     1    56    11 2.95e6  2945500     8     7
##  6  1.00e8          1     13     2     1    81     5 6.42e5   963997     4     3
##  7  1.00e8          2     13     2     1    50     9 6.42e5   963997     4     3
##  8  1.00e8          1     13     2     2    59    11 4.15e5   415310     3     3
##  9  1.00e8          2     13     2     1    60     9 4.15e5   415310     3     3
## 10  1.00e8          1     13     2     2    52    11 7.15e5   714750     9     8
## # ℹ 38,664 more rows
## # ℹ 6 more variables: educ <dbl>, expr <dbl>, numper <dbl>, comuna <dbl>,
## #   expp <dbl>, expc <dbl>

Etiqueta de comunas por código

colnames(casen_2021)

casen_2021_rm_actualizada <- casen_2021_rm_actualizada %>%
  mutate(comuna = as.character(comuna)) 

casen_2021 <- casen_2021_rm_actualizada %>%
  left_join(comuna_codes_rm, by = "comuna") %>%
   mutate(comuna = nombre_comuna) %>%
  select(-nombre_comuna)

Limpieza CASEN

remove(casen_2021_rm, casen_comunas_2021, comuna_codes_rm, casen_2021_rm_actualizada) # Limpiamos BBDD que no usaremos

Manipulacion CASEN promedio de DECILES por comuna

La variable DAU es el decil autonoma nacional para comparar el nivel socioeconomico de las personas. Por temas de anális observamos la región metropolitana. Pero puede ser llevado acabo a un nivel mayor a nivel país.

promedio_dau_comuna <- casen_2021 %>%
  group_by(comuna) %>%    # Agrupar por comuna
  summarise(promedio_dau = round(mean(dau, na.rm = TRUE), 1))  # Calcular promedio de 'dau' redondeado a 1 decimal

promedio_dau_comuna
## # A tibble: 52 × 2
##    comuna          promedio_dau
##    <chr>                  <dbl>
##  1 alhue                    4.7
##  2 buin                     4.7
##  3 calera de tango          4.5
##  4 cerrillos                5  
##  5 cerro navia              4.5
##  6 colina                   5  
##  7 conchali                 4.5
##  8 curacavi                 4.3
##  9 el bosque                4.3
## 10 el monte                 4  
## # ℹ 42 more rows

Cruce de participación electoral por promedio de decil CASEN

# Reemplazamos Ñ por n para cruce con CASEN
eleccion_2021_primeravuelta <- eleccion_2021_primeravuelta %>%
  mutate(across(everything(), ~str_replace_all(., "ñ", "n")))

eleccion_2021_segundavuelta <- eleccion_2021_segundavuelta %>%
  mutate(across(everything(), ~str_replace_all(., "ñ", "n")))
# Realizar el cruce de bases por 'comuna'

datos_cruzados_primeravuelta <- eleccion_2021_primeravuelta %>%
  left_join(promedio_dau_comuna, by = "comuna")

datos_cruzados_segundavuelta <- eleccion_2021_segundavuelta %>%
  left_join(promedio_dau_comuna, by = "comuna")

datos_cruzados_primeravuelta
## # A tibble: 52 × 6
## # Groups:   Distrito [7]
##    Distrito    comuna      Total_Inscritos Total_Votacion Participacion_Porcen…¹
##    <chr>       <chr>       <chr>           <chr>          <chr>                 
##  1 Distrito 10 la granja   102187          45371          44.4                  
##  2 Distrito 10 macul       100045          54600          54.6                  
##  3 Distrito 10 providencia 170892          96543          56.5                  
##  4 Distrito 10 san joaquin 80763           39445          48.8                  
##  5 Distrito 10 santiago    339067          136398         40.2                  
##  6 Distrito 10 nunoa       198985          123031         61.8                  
##  7 Distrito 11 la reina    90939           56792          62.5                  
##  8 Distrito 11 las condes  271386          171671         63.3                  
##  9 Distrito 11 lo barnech… 84259           55042          65.3                  
## 10 Distrito 11 penalolen   190640          95956          50.3                  
## # ℹ 42 more rows
## # ℹ abbreviated name: ¹​Participacion_Porcentaje
## # ℹ 1 more variable: promedio_dau <dbl>
datos_cruzados_segundavuelta
## # A tibble: 52 × 6
## # Groups:   Distrito [7]
##    Distrito    comuna      Total_Inscritos Total_Votacion Participacion_Porcen…¹
##    <chr>       <chr>       <chr>           <chr>          <chr>                 
##  1 Distrito 10 la granja   102187          55913          54.7                  
##  2 Distrito 10 macul       100045          64016          64                    
##  3 Distrito 10 providencia 170892          104693         61.3                  
##  4 Distrito 10 san joaquin 80763           48040          59.5                  
##  5 Distrito 10 santiago    339067          158676         46.8                  
##  6 Distrito 10 nunoa       198985          139003         69.9                  
##  7 Distrito 11 la reina    90939           63597          69.9                  
##  8 Distrito 11 las condes  271386          184227         67.9                  
##  9 Distrito 11 lo barnech… 84259           59439          70.5                  
## 10 Distrito 11 penalolen   190640          115888         60.8                  
## # ℹ 42 more rows
## # ℹ abbreviated name: ¹​Participacion_Porcentaje
## # ℹ 1 more variable: promedio_dau <dbl>

Del cruce de bases CASEN y SERVEL, se puede desprender por medio de la tabla que las comunas con un porcentaje de participación más alto como, por ejemplo, Las Condes (63.25%), Vitacura (69.26%), Providencia (56.49%), Ñuñoa (61.82%) y Lo Barnechea (65.32%), poseen un promedio decil comunal más alto (sobre 7), que para las comunas mencionadas anteriormente serían de 8.38, 9, 8.76, 7.73 y 7.05, respectivamente. En cambio, para las comunas con un porcentaje de participación más bajo como, por ejemplo, La Pintana (40.37%), Renca (44.24%), El Bosque (45.39%), La Granja (44.39%) y María Pinto (46.81%), poseen un promedio decil comunal más bajo (bajo 5): 3.62, 3.92, 4.27, 4.23 y 3.8, respectivamente.

Mapas sobre promedio de personas por decil en Región Metropolitana

#  Transformamos promedio dau a númerica
datos_cruzados_primeravuelta <- datos_cruzados_primeravuelta %>%
  mutate(promedio_dau = as.numeric(promedio_dau))

# Filtrar y calcular el promedio de 'promedio_dau' por comuna
promedio_dau_comuna <- datos_cruzados_primeravuelta %>% 
  filter(!is.na(promedio_dau) & promedio_dau >= 0) %>%  
  group_by(comuna) %>% 
  summarise(promedio_dau_comuna = mean(promedio_dau, na.rm = TRUE))  # Cambié la suma por el promedio

# Mapa desde el paquete Chile Mapas
comunas_santiago <- mapa_comunas %>% 
  filter(codigo_region == 13) %>% 
  left_join(
    codigos_territoriales %>% 
      select(matches("comuna"))
  ) %>%
  mutate(nombre_comuna = str_trim(tolower(nombre_comuna))) %>%  # Convertir a minúsculas y quitar espacios
  left_join(promedio_dau_comuna %>%
              mutate(comuna = str_trim(tolower(comuna))), by = c("nombre_comuna" = "comuna"))  # Unir el promedio por comuna
## Joining with `by = join_by(codigo_comuna)`
paleta <- c("#DCA761", "#CFB567", "#BFBC71", "#9EA887", "#819897")

# Gráfico 4
Gráfico_4 <- ggplot(comunas_santiago) + 
  geom_sf(aes(fill = promedio_dau_comuna, geometry = geometry)) +
  scale_fill_gradientn(colours = rev(paleta), name = "Promedio Decil por comuna") +  # Usar el promedio de DAU
  labs(title = "Promedio DAU por Comuna en 2021") +
  theme_minimal(base_size = 13) +
  theme(
    axis.title = element_blank(),  
    axis.text = element_blank(),   
    axis.ticks = element_blank(),  
    plot.title = element_text(hjust = 0.5)  
  )

Gráfico_4 <- ggplotly(Gráfico_4) # Gráfico interactivo


Gráfico_4
# Transformamos promedio dau a númerico
datos_cruzados_segundavuelta <- datos_cruzados_segundavuelta %>%
  mutate(promedio_dau = as.numeric(promedio_dau))

# Filtrar y calcular el promedio de 'promedio_dau' por comuna
promedio_dau_comuna <- datos_cruzados_segundavuelta %>% 
  filter(!is.na(promedio_dau) & promedio_dau >= 0) %>%  
  group_by(comuna) %>% 
  summarise(promedio_dau_comuna = mean(promedio_dau, na.rm = TRUE))  # Cambié la suma por el promedio

# Mapa desde el paquete Chile Mapas
comunas_santiago <- mapa_comunas %>% 
  filter(codigo_region == 13) %>% 
  left_join(
    codigos_territoriales %>% 
      select(matches("comuna"))
  ) %>%
  mutate(nombre_comuna = str_trim(tolower(nombre_comuna))) %>%  # Convertir a minúsculas y quitar espacios
  left_join(promedio_dau_comuna %>%
              mutate(comuna = str_trim(tolower(comuna))), by = c("nombre_comuna" = "comuna"))  # Unir el promedio por comuna
## Joining with `by = join_by(codigo_comuna)`
paleta <- c("#DCA761", "#CFB567", "#BFBC71", "#9EA887", "#819897")

# Gráfico 4
Gráfico_5 <- ggplot(comunas_santiago) + 
  geom_sf(aes(fill = promedio_dau_comuna, geometry = geometry)) +
  scale_fill_gradientn(colours = rev(paleta), name = "Promedio Decil por comuna") +  # Usar el promedio de DAU
  labs(title = "Promedio DAU por Comuna en 2021") +
  theme_minimal(base_size = 13) +
  theme(
    axis.title = element_blank(), 
    axis.text = element_blank(),   
    axis.ticks = element_blank(),
    plot.title = element_text(hjust = 0.5)  
  )

Gráfico_5 <- ggplotly(Gráfico_5) # Gráfico interactivo


Gráfico_5
# Gráfico 2021
Gráfico_6 <- plot_grid(
  Gráfico_4 + theme(legend.position = "none"),
  Gráfico_5 + theme(legend.position = "none"),
  align = "v",
  ncol = 2
)

# Usamos la misma leyenda
leyenda <- get_legend(Gráfico_4)
## Warning in as_grob.default(plot): Cannot convert object of class
## plotlyhtmlwidget into a grob.
# Combinar gráficos y leyenda
plot_grid(Gráfico_6, leyenda, ncol = 1, rel_heights = c(0.81, 0.5))

# Creamos una clasificación simplificada de nivel educacional
casen_2021 <- casen_2021 %>%
  mutate(nivel_educacional = case_when(
    # Sin educación formal o básica incompleta
    e6a %in% c(1, 2, 3, 4, 5, 6) | is.na(e6a) ~ "Básica o menos",
    
    # Educación básica completa y media (completa o incompleta)
    e6a %in% c(7, 8, 9, 10) ~ "Media",
    
    # Educación técnica (en cualquier nivel)
    e6a %in% c(11, 12) ~ "Técnica",
    
    # Educación universitaria o superior (incluye postgrados)
    e6a %in% c(13, 14, 15) ~ "Universitaria",
    
    # Por si hay algún caso no considerado
    TRUE ~ "No especificado"
  ))

# Creamos una visualización que muestra la distribución por comuna
educacion_comuna <- casen_2021 %>%
  # Agrupamos por comuna y nivel educacional para contar
  group_by(comuna, nivel_educacional) %>%
  summarise(cantidad = n(), .groups = 'drop') %>%
  # Calculamos el porcentaje dentro de cada comuna
  group_by(comuna) %>%
  mutate(porcentaje = (cantidad / sum(cantidad)) * 100) %>%
  ungroup()

# Creamos un resumen general de la distribución
resumen_educacional <- casen_2021 %>%
  group_by(nivel_educacional) %>%
  summarise(
    cantidad = n(),
    porcentaje = round((cantidad / nrow(casen_2021)) * 100, 1)
  ) %>%
  arrange(desc(porcentaje))

# Mostramos el resumen
resumen_educacional
## # A tibble: 4 × 3
##   nivel_educacional cantidad porcentaje
##   <chr>                <int>      <dbl>
## 1 Media                18159       47  
## 2 Universitaria         9070       23.5
## 3 Técnica               6883       17.8
## 4 Básica o menos        4562       11.8

Análisis por Nivel educacional

perfil_educacional_comunal <- casen_2021 %>%
  group_by(comuna, nivel_educacional) %>%
  summarise(cantidad = n(), .groups = 'drop') %>%
  group_by(comuna) %>%
  mutate(
    porcentaje_educacion = (cantidad / sum(cantidad)) * 100,
    total_comuna = sum(cantidad)
  ) %>%
  ungroup()

# Ahora preparamos los datos de participación electoral
# Usaremos la primera vuelta como ejemplo, pero podríamos hacer lo mismo con la segunda
datos_participacion <- eleccion_2021_primeravuelta %>%
  select(comuna, Participacion_Porcentaje) %>%
  mutate(comuna = str_to_lower(comuna))  # Convertimos a minúsculas para hacer match con CASEN
## Adding missing grouping variables: `Distrito`
# Ahora unimos ambos conjuntos de datos
analisis_educacion_participacion <- perfil_educacional_comunal %>%
  mutate(comuna = str_to_lower(comuna)) %>%  # Convertimos a minúsculas para hacer match
  left_join(datos_participacion, by = c("comuna" = "comuna"))

# Creamos una visualización que muestre la relación entre nivel educacional y participación

analisis_educacion_participacion$Participacion_Porcentaje <- as.numeric(analisis_educacion_participacion$Participacion_Porcentaje)

gráfico_7 <- ggplot(analisis_educacion_participacion, 
       aes(x = porcentaje_educacion, 
           y = Participacion_Porcentaje,
           color = nivel_educacional)) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.6) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  facet_wrap(~nivel_educacional) +
  labs(
    title = "Relación entre Nivel Educacional y Participación Electoral por Comuna",
    subtitle = "Región Metropolitana - Primera Vuelta 2021",
    x = "Porcentaje de población con nivel educacional",
    y = "Porcentaje de participación electoral",
    color = "Nivel Educacional"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "bottom") +
  scale_y_continuous(
    breaks = seq(0, 100, by = 20),  # Establecer saltos de 20 en el eje y
    labels = scales::percent_format(scale = 1)  # Formato como porcentaje
  )

gráfico_7
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

gráfico_7_interactivo <- ggplotly(gráfico_7)
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
gráfico_7_interactivo
# También podemos calcular la correlación entre educación universitaria y participación

analisis_educacion_participacion <- analisis_educacion_participacion %>%
  mutate(
    porcentaje_educacion = as.numeric(porcentaje_educacion),
    Participacion_Porcentaje = as.numeric(Participacion_Porcentaje)
  )

correlacion_universitaria <- analisis_educacion_participacion %>%
  filter(nivel_educacional == "Universitaria") %>%
  ungroup() %>%  # Deshacer cualquier agrupamiento previo
  filter(!is.na(porcentaje_educacion) & !is.na(Participacion_Porcentaje)) %>%
  summarise(
    correlacion = cor(porcentaje_educacion, Participacion_Porcentaje, use = "complete.obs")
  )

# Y crear una tabla resumen que muestre los promedios de participación
# según el nivel predominante de educación en cada comuna
resumen_participacion <- analisis_educacion_participacion %>%
  group_by(comuna) %>%
  mutate(nivel_predominante = nivel_educacional[which.max(porcentaje_educacion)]) %>%
  group_by(nivel_predominante) %>%
  summarise(
    participacion_promedio = mean(Participacion_Porcentaje, na.rm = TRUE),
    n_comunas = n_distinct(comuna)
  ) %>%
  arrange(desc(participacion_promedio))

# Mostramos los resultados
print("Correlación entre educación universitaria y participación:")
## [1] "Correlación entre educación universitaria y participación:"
print(correlacion_universitaria)
## # A tibble: 1 × 1
##   correlacion
##         <dbl>
## 1       0.729
print("\nResumen de participación por nivel educacional predominante:")
## [1] "\nResumen de participación por nivel educacional predominante:"
print(resumen_participacion)
## # A tibble: 2 × 3
##   nivel_predominante participacion_promedio n_comunas
##   <chr>                               <dbl>     <int>
## 1 Universitaria                        58.9         6
## 2 Media                                47.9        46

Los datos muestran que las comunas donde predomina la educación universitaria presentan una participación electoral promedio significativamente mayor (58.9%) en comparación con aquellas donde predomina la educación media (47.9%). Este hallazgo se refuerza al observar las líneas de tendencia en el gráfico de dispersión. En contraste, observamos una tendencia descendente para los niveles de educación media y técnica, sugiriendo que a mayor proporción de población con estos niveles educativos, menor es la participación electoral. Es particularmente notable que solo seis comunas muestran predominancia de educación universitaria, mientras que 46 comunas se caracterizan por un predominio de educación media.

Referencias